Kumar nirman (46 résultats)
Random Number Generators for Computer Simulation and Cyber Security : Design, Search, Theory, and Application
Deng, Lih-yuan; Kumar, Nirman; Lu, Henry Horng-Shing; Yang, Ching-chi
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Random Number Generators for Computer Simulation and Cyber Security: Design, Search, Theory, and Application (Synthesis Lectures on Mathematics & Statistics)
Deng, Lih-Yuan; Kumar, Nirman; Lu, Henry Horng-Shing; Yang, Ching-Chi
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Random Number Generators for Computer Simulation and Cyber Security: Design, Search, Theory, and Application (Synthesis Lectures on Mathematics & Statistics)
Deng, Lih-Yuan; Kumar, Nirman; Lu, Henry Horng-Shing; Yang, Ching-Chi
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Random Number Generators for Computer Simulation and Cyber Security: Design, Search, Theory, and Application (Synthesis Lectures on Mathematics & Statistics)
Deng, Lih-Yuan; Kumar, Nirman; Lu, Henry Horng-Shing; Yang, Ching-Chi
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Random Number Generators for Computer Simulation and Cyber Security : Design, Search, Theory, and Application
Deng, Lih-yuan; Kumar, Nirman; Lu, Henry Horng-Shing; Yang, Ching-chi
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Random Number Generators for Computer Simulation and Cyber Security: Design, Search, Theory, and Application (Synthesis Lectures on Mathematics & Statistics)
Deng, Lih-Yuan; Kumar, Nirman; Lu, Henry Horng-Shing; Yang, Ching-Chi
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Dimensionality Reduction in Data Science
Garzon, Max (EDT); Yang, Ching-chi (EDT); Venugopal, Deepak (EDT); Kumar, Nirman (EDT); Jana, Kalidas (EDT)
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Random Number Generators for Computer Simulation and Cyber Security: Design, Search, Theory, and Application (Synthesis Lectures on Mathematics & Statistics)
Deng, Lih-Yuan; Kumar, Nirman; Lu, Henry Horng-Shing; Yang, Ching-Chi
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Dimensionality Reduction in Data Science
Garzon, Max (EDT); Yang, Ching-chi (EDT); Venugopal, Deepak (EDT); Kumar, Nirman (EDT); Jana, Kalidas (EDT)
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Hardcover. Etat : new. Hardcover. This book provides a practical and fairly comprehensive review of Data Science through the lens of dimensionality reduction, as well as hands-on techniques to tackle problems with data collected in the real world. State-of-the-art results and solutions from statistics, computer science and mathe…matics are explained from the point of view of a practitioner in any domain science, such as biology, cyber security, chemistry, sports science and many others. Quantitative and qualitative assessment methods are described to implement and validate the solutions back in the real world where the problems originated.The ability to generate, gather and store volumes of data in the order of tera- and exo bytes daily has far outpaced our ability to derive useful information with available computational resources for many domains.This book focuses on data science and problem definition, data cleansing, feature selection and extraction,statistical, geometric, information-theoretic, biomolecular and machine learning methods for dimensionality reduction of big datasets and problem solving, as well as a comparative assessment of solutions in a real-world setting.This book targets professionals working within related fields with an undergraduate degree in any science area, particularly quantitative. Readers should be able to follow examples in this book that introduce each method or technique. These motivating examples are followed by precise definitions of the technical concepts required and presentation of the results in general situations. These concepts require a degree of abstraction that can be followed by re-interpreting concepts like in the original example(s). Finally, each section closes with solutions to the original problem(s) afforded by these techniques, perhaps in various ways to compare and contrast dis/advantages to other solutions. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Hardback. Etat : New. 2022 ed. This book provides a practical and fairly comprehensive review of Data Science through the lens of dimensionality reduction, as well as hands-on techniques to tackle problems with data collected in the real world. State-of-the-art results and solutions from statistics, computer science and mathemat…ics are explained from the point of view of a practitioner in any domain science, such as biology, cyber security, chemistry, sports science and many others. Quantitative and qualitative assessment methods are described to implement and validate the solutions back in the real world where the problems originated.The ability to generate, gather and store volumes of data in the order of tera- and exo bytes daily has far outpaced our ability to derive useful information with available computational resources for many domains.This book focuses on data science and problem definition, data cleansing, feature selection and extraction,statistical, geometric, information-theoretic, biomolecular and machine learning methods for dimensionality reduction of big datasets and problem solving, as well as a comparative assessment of solutions in a real-world setting.This book targets professionals working within related fields with an undergraduate degree in any science area, particularly quantitative. Readers should be able to follow examples in this book that introduce each method or technique. These motivating examples are followed by precise definitions of the technical concepts required and presentation of the results in general situations. These concepts require a degree of abstraction that can be followed by re-interpreting concepts like in the original example(s). Finally, each section closes with solutions to the original problem(s) afforded by these techniques, perhaps in various ways to compare and contrast dis/advantages to other solutions.
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Vendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-UnisGreatBookPrices
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Dimensionality Reduction in Data Science
Garzon, Max (EDT); Yang, Ching-chi (EDT); Venugopal, Deepak (EDT); Kumar, Nirman (EDT); Jana, Kalidas (EDT)
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Dimensionality Reduction in Data Science
Max Garzon, Ching-Chi Yang, Deepak Venugopal, Nirman Kumar, Kalidas Jana, Lih-Yuan Deng
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Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-UniRia Christie Collections
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Dimensionality Reduction in Data Science
Garzon, Max (EDT); Yang, Ching-chi (EDT); Venugopal, Deepak (EDT); Kumar, Nirman (EDT); Jana, Kalidas (EDT)
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Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-UniGreatBookPricesUK
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Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-UniRia Christie Collections
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EUR 13,85 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
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Random Number Generators for Computer Simulation and Cyber Security: Design, Search, Theory, and Application
Deng, Lih-yuan/ Kumar, Nirman/ Lu, Henry Horng-Shing/ Yang, Ching-chi
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Vendeur : Revaluation Books, Exeter, , Royaume-UniRevaluation Books
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EUR 14,45 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : 2 disponible(s)
Hardcover. Etat : Brand New. 250 pages. 9.45x6.62x9.61 inches. In Stock.
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Vendeur : Books Puddle, New York, NY, Etats-UnisBooks Puddle
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EUR 3,47 expéditionExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : 4 disponible(s)
Etat : New. pp. 280.
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Vendeur : Speedyhen, Hertfordshire, Royaume-UniSpeedyhen
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EUR 47,39 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Etat : NEW.
Dimensionality Reduction in Data Science
Garzon, Max (Editor) / Yang, Ching-Chi (Editor) / Venugopal, Deepak (Editor) / Kumar, Nirman (Editor) / Jana, Kalidas (Editor) / Deng, Lih-Yuan (Editor)
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Vendeur : Revaluation Books, Exeter, , Royaume-UniRevaluation Books
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EUR 11,56 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : 2 disponible(s)
Paperback. Etat : Brand New. 276 pages. 9.25x6.10x0.67 inches. In Stock.
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Vendeur : Books Puddle, New York, NY, Etats-UnisBooks Puddle
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EUR 3,47 expéditionExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : 4 disponible(s)
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Langue : anglais
Edité par Springer, Berlin|Springer International Publishing|Springer 2023
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Vendeur : moluna, Greven, , Allemagnemoluna
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Vendeur : Revaluation Books, Exeter, , Royaume-UniRevaluation Books
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EUR 14,45 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : 2 disponible(s)
Hardcover. Etat : Brand New. 276 pages. 9.25x6.10x0.69 inches. In Stock.
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Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AllemagneAHA-BUCH GmbH
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EUR 62,15 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides a practical and fairly comprehensive review of Data Science through the lensof dimensionality reduction, as well as hands-on techniques to tackle problems with data collected in the real world. State-of-the-art results and solutions…from statistics, computer science and mathematics are explained from the point of view of a practitioner in any domain science, such as biology, cyber security, chemistry, sports science and many others. Quantitative and qualitative assessment methods are described to implement and validate the solutions back in the real world where the problems originated.The ability to generate, gather and store volumes of data in the order of tera- and exo bytes daily has far outpaced our ability to derive useful information with available computational resources for many domains.This book focuses on data science and problem definition, data cleansing, feature selection and extraction,statistical, geometric, information-theoretic, biomolecular and machine learning methods for dimensionality reduction of big datasets and problem solving, as well as a comparative assessment of solutions in a real-world setting.This book targets professionals working within related fields with an undergraduate degree in any science area, particularly quantitative. Readers should be able to follow examples in this book that introduce each method or technique. These motivating examples are followed by precise definitions of the technical concepts required and presentation of the results in general situations. These concepts require a degree of abstraction that can be followed by re-interpreting concepts like in the original example(s). Finally, each section closes with solutions to the original problem(s) afforded by these techniques, perhaps in various ways to compare and contrast dis/advantages toother solutions.
Langue : anglais
Edité par Springer, Berlin|Springer International Publishing|Springer 2022
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Vendeur : moluna, Greven, , Allemagnemoluna
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EUR 48,99 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
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EUR 47,65
EUR 70,00 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 5 disponible(s)
Taschenbuch. Etat : Neu. Dimensionality Reduction in Data Science | Max Garzon (u. a.) | Taschenbuch | xi | Englisch | 2023 | Springer | EAN 9783031053733 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
